SPSS: PROGRAMAS E ROTINAS COMPLEMENTARES (SYNTAX FILES)

 

Correlação e Regressão

 

Teste da homogeneidade de três ou mais coeficientes
de correlação independentes

*** Teste da homogeneidade de três ou mais coeficientes de correlação

*** independentes

*** Valentim Rodrigues Alferes (Universidade de Coimbra, 2002)

*** valferes@fpce.uc.pt

**

** Esta sintaxe efectua o teste da homogenidade de três ou mais

** coeficientes de correlação independentes.

** No exemplo (Cohen & Cohen, 1983, pp. 55-56), pretende saber-se se

** as correlações entre duas medidas de interacção social diferem num

** conjunto de amostras aleatórias de alunos de 10 escolas. Os 10

** coeficientes de correlação e os respectivos Ns são os que constam

** nas colunas 2 e 3 do Quadro 2.8.2 (p. 56).

 

DATA  LIST LIST /RI(F8.4) NI(F8.0).

* Introduza os coeficientes de correlação e os respectivos Ns.

BEGIN DATA

0,72   67

0,41   93

0,57   73

0,53   98

0,62   82

0,21   39

0,68   91

0,53   27

0,49   75

0,50   49

END DATA.

COMPUTE ZI=(LN(1+RI)-LN(1-RI))/2.

COMPUTE ZI_2=ZI**2.

COMPUTE NI_3=NI-3.

COMPUTE NI_3ZI=NI_3*ZI.

COMPUTE NI_3ZI_2=NI_3*ZI_2.

COMPUTE X=1.

EXECUTE.

AGGREGATE/OUTFILE=*/BREAK=X

/SOMA1=SUM(NI_3)/SOMA2=SUM(NI_3ZI)/SOMA3=SUM(NI_3ZI_2)/K=SUM(X).

COMPUTE GL=K-1.

COMPUTE QUI_2=SOMA3-(SOMA2**2/SOMA1).

COMPUTE PROB=1-CDF.CHISQ(QUI_2,GL).

EXECUTE.

FORMATS QUI_2(F12.4) GL(F8.0) PROB(F8.4).

LIST QUI_2 GL PROB.

Output (exemplo)

 
*** Teste da homogeneidade de três ou mais coeficientes de correlação
*** independentes
*** Valentim Rodrigues Alferes (Universidade de Coimbra, 2002)
*** valferes@fpce.uc.pt
**
** Esta sintaxe efectua o teste da homogenidade de três ou mais
** coeficientes de correlação independentes.
** No exemplo (Cohen & Cohen, 1983, pp. 55-56), pretende saber-se se
** as correlações entre duas medidas de interacção social diferem num
** conjunto de amostras aleatórias de alunos de 10 escolas. Os 10
** coeficientes de correlação e os respectivos Ns são os que constam
** nas colunas 2 e 3 do Quadro 2.8.2 (p. 56).
 
DATA  LIST LIST /RI(F8.4) NI(F8.0).
* Introduza os coeficientes de correlação e os respectivos Ns.
BEGIN DATA
0,72   67
0,41   93
0,57   73
0,53   98
0,62   82
0,21   39
0,68   91
0,53   27
0,49   75
0,50   49
END DATA.
COMPUTE ZI=(LN(1+RI)-LN(1-RI))/2.
COMPUTE ZI_2=ZI**2.
COMPUTE NI_3=NI-3.
COMPUTE NI_3ZI=NI_3*ZI.
COMPUTE NI_3ZI_2=NI_3*ZI_2.
COMPUTE X=1.
EXECUTE.
AGGREGATE/OUTFILE=*/BREAK=X
/SOMA1=SUM(NI_3)/SOMA2=SUM(NI_3ZI)/SOMA3=SUM(NI_3ZI_2)/K=SUM(X).
COMPUTE GL=K-1.
COMPUTE QUI_2=SOMA3-(SOMA2**2/SOMA1).
COMPUTE PROB=1-CDF.CHISQ(QUI_2,GL).
EXECUTE.
FORMATS QUI_2(F12.4) GL(F8.0) PROB(F8.4).
LIST QUI_2 GL PROB.

List 

       QUI_2       GL     PROB
 
     19,9160        9    ,0184
 
Number of cases read:  1    Number of cases listed:  1

Nota

De acordo com o output, podemos concluir que a magnitude da correlação entre as duas medidas não é a mesma nas 10 escolas estudadas, c(9) = 19.92, p = .0184.

A diferença entre o xobs no exemplo de Cohen e Cohen (1983, p. 56) e o cobs no presente output (respectivamente, 19.893 e 19.916) resulta do arredondamento para três e duas decimais dos valores utilizados pelos autores nas transformações e cálculos apresentados no Quadro 2.8.2.

Referência

Cohen, J., & Cohen, P. (1983). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erbaum.

 

NIIPS / CSEO

SYNTAX FILES

valferes@fpce.uc.pt

Última actualização: 2002-12-16